我有一个客户在预测医疗保健提供者在几个位置的人员需求，以响应COVID19。他们所在地区的感染人数正在下降（跳舞愉快！），因此，该模型预测了六个月后护士的负数。他们想设置一个底线（例如 护士的数量），是否有办法做到这一点，或者有其他解决方法？我还无法提出任何建议。谢谢。
@DonMcCormack 标准时间序列平台（Analyze <时间序列）。一旦进入时间序列平台，我就不会对其具体分析有所了解。
编辑：
****我没有仔细阅读您的问题。请忽略以下信息，因为它不适用于您提出的问题。但是，如果预计的新患者＃数为负数，以防万一阅读此内容的人对某个选项感兴趣，我将保留它。
道歉，
布雷迪
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另一种选择是让他们预测总病例，而不是其他病例。（带有脚本的数据集。）
这是一个典型的逻辑增长图，上渐近线（通常未知）为1e6。（即“真相”是最多将感染100万人。）
“总”模型的预测高于渐近线（主要是因为仅在模型中包含了最大感染率之后发生的数据），但这些预测似乎并不荒谬，因为在实践中，渐近线是未知的。
正如您所提到的，“新案例”模型做出的预测低于0 ... 这是荒谬的。
请注意，在每种情况下，置信范围都包含真相... 但是相对于训练数据中的点数，我们预测的点数很大，这是产生不良预测的好方法。
干杯，
布雷迪
